rescaled是什麼意思，rescaled的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

vt. 重新調整（尺寸或規模）（rescale 的過去式和過去分詞）

例句

Any normalization constants will be rescaled.

任何歸一化常數都将被重新排序。

When the ship was rescaled and redesigned away from its Falcon origins, the cylindrical cockpit was replaced with the current hammerhead design.

當這艘飛船因不再作為千年隼而被重新設計和縮放比例時，圓柱形的駕駛艙被現在錘頭狀的設計所替代。

So this paper selects Rescaled Range (R/S) Analysis which not only analyses normal distribution series but also analyses non-normal distribution series.

因此，本文選擇了R／S分析法，它不僅能對正态分布序列進行分析，還能對非正态分布序列進行分析。

We use rescaled range analysis to demonstrate that there are self-similarity, long memory and sensitive to initial value in the time series of Chinese stock returns.

論文用重标極差分析方法證明了中國股票收益波動的自相似性，長期記憶性和初始條件敏感性。

Then the graph and the symbol expressions of the recoupling matrix used in action of volume operator on rescaled basis are obtained with the graph calculation method.

用重耦理論的圖式計算法，推出了體積算符對基底作用的重耦矩陣的表式，并利用體積算符的本征值得到空間量子化的結果。

專業解析

“Rescaled” 是一個英語動詞，是 “rescale” 的過去分詞形式，也可用作形容詞。其核心含義是“重新調整尺度” 或“重新标度”。具體來說，它指的是改變某個系統、數據、圖像、模型或測量的數值範圍或單位，使其適應新的尺度或标準，同時通常需要保持原始數據的内在比例關系或結構。

以下是其詳細解釋和應用場景：

核心概念：改變數值範圍
- 當數據或測量的原始範圍不適合當前的分析、比較或可視化時，就需要進行 rescaling。例如，将一組溫度值從華氏度轉換為攝氏度，就是将數據 rescale 到不同的溫标上。這個過程改變了數值的絕對大小（範圍），但保留了溫度間的相對差異（比例）。在數學和統計學中，常見的方法包括：
  - 标準化 (Standardization / Z-score): 将數據轉換為均值為 0，标準差為 1 的分布。公式為：$z = frac{x - mu}{sigma}$，其中 $mu$ 是均值，$sigma$ 是标準差。這可以消除不同量綱的影響，使數據具有可比性。
  - 歸一化 (Normalization / Min-Max Scaling): 将數據線性變換到特定範圍，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。公式為：$X{text{norm}} = frac{X - X{min}}{X{max} - X{min}}$。這有助于算法（如神經網絡）更快收斂。
- 目的： Rescaling 的主要目的包括：
  - 消除量綱影響：使不同單位或數量級的數據可以放在一起比較或運算（如身高和體重）。
  - 適應算法要求：許多機器學習算法（如支持向量機SVM、K近鄰KNN、基于梯度的優化算法）對輸入特征的尺度敏感，rescaling 能顯著提高其性能和收斂速度。
  - 改善可視化：将不同範圍的數據 rescale 到相同的圖表比例尺上，便于直觀比較。
  - 數值穩定性：在數值計算中，避免過大或過小的數值導緻的溢出或精度損失問題。
應用領域
- 數據科學與機器學習：這是 rescaling 最常用的領域之一。在數據預處理階段，對特征進行标準化或歸一化是标準步驟，對模型性能至關重要。
- 統計學：在統計分析前，經常需要 rescale 數據以符合某些假設（如正态性）或便于比較不同組的數據。
- 物理學與工程學：進行單位換算（如米到千米、焦耳到電子伏特）、無量綱化處理（如雷諾數計算）或模型縮放（如風洞實驗中的比例模型）。例如，在分析物理系統時，常通過選擇特征尺度（如特征長度、特征速度）将控制方程 rescale 成無量綱形式，以簡化問題并突出關鍵參數。
- 圖像處理：調整圖像的尺寸（放大或縮小）或改變圖像的像素值範圍（如對比度拉伸、直方圖均衡化）。将像素強度從 [0, 255] rescale 到 [0, 1] 是常見的預處理步驟。
- 地理信息系統 (GIS)：将地圖或遙感圖像 rescale 到不同的比例尺或投影坐标系下。
與相關概念的區别
- Rescale vs. Resize： Rescale 更側重于數值範圍或比例的變換，常用于數據、模型或坐标系統。Resize 通常指物理尺寸的改變，如圖像或物體的長寬高調整。
- Rescale vs. Transform： Transform 是一個更廣泛的概念，指任何形式的轉換（線性、非線性）。Rescale 通常指線性變換（如乘法和加法），是 Transform 的一種特定形式。

“Rescaled” 意味着數據、測量值、模型或系統的數值範圍或單位被系統地調整到了一個新的尺度上。這種調整通常是為了滿足特定分析、計算、比較或可視化的需求（如消除量綱、適應算法、改善數值穩定性），并且在變換過程中，原始數據點之間的相對關系（比例、差異）通常會被保留（線性 rescaling）或根據特定規則進行調整（非線性 rescaling）。它是數據預處理、科學計算和工程建模中的一項基礎且重要的操作。

參考來源：

Khan Academy: “Statistics: Standard Deviation and Standardized Scores (Z-scores)” (解釋标準化/Rescaling的概念) - https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability/modeling-distributions-of-data/z-scores/a/z-scores-review
Scikit-learn Documentation: “Preprocessing Data: Standardization, or mean removal and variance scaling” (機器學習中Rescaling的應用) - https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
HyperPhysics Concepts (Georgia State University): “Units and Dimensions” (物理量綱和單位轉換) - http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/Units.html
National Institute of Standards and Technology (NIST) Handbook: “Data Transformation” (數據轉換概述，包含Rescaling) - https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35.htm

網絡擴展資料

"Rescaled" 是動詞 "rescale" 的過去分詞形式，意為重新調整比例或範圍。其核心含義是對某個數值、數據、圖像或模型進行二次縮放，使其適應新的标準或需求。具體解釋如下：

1.詞源與構成

前綴 "re-" 表示“重新、再次”，詞根 "scale" 指“比例、範圍”或動詞“調整比例”。
因此，"rescaled" 的字面意思是“重新調整比例”，常用于數學、統計學、數據科學或工程領域。

2.常見應用場景

a. 數據預處理

在數據标準化中，原始數據可能經過第一次縮放（如歸一化到 [0,1] 範圍），但若後續發現範圍不合適，需要再次調整，則稱為 "rescaled"。
例如：将溫度數據從華氏度轉為攝氏度後，可能需要進一步調整到 [0,1] 範圍。

b. 圖像處理

調整圖像分辨率或尺寸時，若第一次縮放導緻失真，可能需要二次調整。例如：将圖片從 1000x1000 像素縮小到 500x500，再根據需求放大到 800x800，此時稱為 "rescaled image"。

c. 模型優化

在機器學習中，特征可能需要多次縮放以適應模型訓練。例如：對輸入數據進行标準化（均值為0，方差為1）後，若模型表現不佳，可嘗試其他縮放方法（如對數變換），即 "rescaled features"。

3.近義詞與辨析

Scaled（已縮放）：僅指完成了一次比例調整。
Normalized（标準化）：強調統一到特定範圍或分布（如均值為0）。
Rescaled（重新縮放）：特指在已有縮放基礎上再次調整。

4.示例句

"The dataset wasrescaled to eliminate outliers before training the model."
（數據集在訓練模型前被重新縮放以消除異常值。）
"Afterrescaling the image, the details became clearer."
（圖像經過重新縮放後，細節更清晰。）

如果需要特定領域的解釋（如數學公式或工程案例），可提供更多上下文以便補充說明。

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